Lead Data Architect

Para gestionar la contratación de un Lead Data Architect, lo primero es conocer perfectamente su función. Aquí se resume de forma muy genérica, y debe adaptarse a su contexto específico.

El Lead Data Architect es un experto técnico y estratégico encargado de diseñar, optimizar y supervisar la implementación de arquitecturas de datos para satisfacer las necesidades técnicas y de negocio de la empresa. Desempeña un papel clave en la modernización de las infraestructuras de datos, garantizando su escalabilidad, rendimiento y alineación con la estrategia global. Colabora estrechamente con los equipos de Data Engineering, Gobernanza de Datos, TI y negocio para traducir los requisitos funcionales en soluciones arquitectónicas robustas, mientras mentoriza a los arquitectos juniors y promueve las buenas prácticas.

Misiones y Responsabilidades

1. Diseñar y Optimizar Arquitecturas de Datos

Definir arquitecturas de datos (data lakes, data warehouses, data mesh, data fabric) adaptadas a las necesidades técnicas y de negocio.
Modelar datos (relacionales, NoSQL, grafos) para soportar analytics, IA y procesos operativos.
Evaluar y seleccionar tecnologías (ej.: Snowflake, Databricks, Kafka, Collibra) según criterios de rendimiento, costo y escalabilidad.
Arquitectar soluciones híbridas o multi-nube para garantizar flexibilidad y resiliencia.

2. Impulsar la Modernización de las Infraestructuras de Datos

Migrar sistemas heredados a arquitecturas modernas (nube, microservicios, serverless).
Optimizar el rendimiento de las plataformas de datos (ej.: ajuste de consultas, partición, caching).
Automatizar despliegues (IaC con Terraform, Ansible) y procesos de gestión de datos.
Integrar soluciones de streaming (Kafka, Flink) para permitir el procesamiento en tiempo real.

3. Garantizar la Gobernanza y Seguridad de los Datos

Definir estándares de gobernanza (metadatos, linaje, calidad) en colaboración con los equipos de Gobernanza de Datos.
Aplicar buenas prácticas de seguridad (cifrado, control de acceso, cumplimiento RGPD).
Documentar arquitecturas y decisiones técnicas para asegurar trazabilidad y mantenibilidad.
Colaborar con el CISO para integrar la seguridad desde el diseño (privacidad por diseño).

4. Colaborar con los Equipos de Data Engineering y Data Science

Trabajar con los ingenieros de datos para asegurar que los pipelines cumplan con los estándares arquitectónicos.
Apoyar a los científicos de datos en el diseño de soluciones adaptadas a sus necesidades (ej.: feature stores, sandboxes).
Participar en la definición de casos de uso para traducir necesidades de negocio en requisitos técnicos.
Facilitar la integración de modelos de IA en las arquitecturas existentes.

5. Mentorizar y Capacitar a los Miembros del Equipo

Guiar a arquitectos e ingenieros de datos en la resolución de problemas complejos y la adopción de buenas prácticas.
Revisar diseños y código para garantizar la calidad y coherencia de las soluciones.
Organizar talleres y formaciones sobre nuevas tecnologías (ej.: data mesh, Data Vault 2.0).
Participar en el reclutamiento y la incorporación de nuevos miembros del equipo.

6. Innovar y Mejorar Continuamente las Arquitecturas

Evaluar y proponer nuevas tecnologías (ej.: lakehouse, data fabric, IA generativa).
Optimizar los costos de las infraestructuras identificando cuellos de botella y oportunidades de eficiencia.
Contribuir a la hoja de ruta técnica proponiendo mejoras basadas en feedback del terreno.
Participar en proyectos de innovación (ej.: despliegue de plataformas de datos en tiempo real, integración de IA generativa).

Ejemplos de Logros Concretos

Diseñó una arquitectura de data mesh para un grupo internacional, reduciendo las dependencias entre equipos en un 50% y mejorando la agilidad.
Migró un data warehouse a Snowflake, reduciendo los costos de infraestructura en un 25% y mejorando el rendimiento de las consultas en un 40%.
Optimizó un data lake implementando estrategias de partición y compresión, reduciendo los costos de almacenamiento en un 30%.
Arquitectó una plataforma de datos en tiempo real con Kafka y Flink, permitiendo un análisis instantáneo de transacciones para la detección de fraudes.
Mentorizó a 4 arquitectos de datos juniors, ayudándoles a mejorar sus habilidades en arquitecturas cloud y buenas prácticas de modelado.